# 由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，
# 所以，通过变量也能调用该函数。
def now():
    print('2015-3-25')

f=now
f()
# 2015-3-25


# 函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字：
print(now.__name__)
# 'now'
print(f.__name__)
# 'now

# 现在，假设我们要增强now()函数的功能，
# 比如，在函数调用前后自动打印日志，
# 但又不希望修改now()函数的定义，
# 这种在代码运行期间动态增加功能的方式，
# 称之为“装饰器”（Decorator）。

# 本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。
# 所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，
# 可以定义如下：
def log(func):
    def wrapper(*args,**kw):
        print('call %s():' %func.__name__)
        return func(*args,**kw)
    return wrapper

# 观察上面的log，因为它是一个decorator，
# 所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。
# 我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：
@log
def now():
    print('2015-3-25')

# 调用now()函数，不仅会运行now()函数本身，
# 还会在运行now()函数前打印一行日志： 
now()
# call now():
# 2015-3-25

# 把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：
now=log(now)

# 由于log()是一个decorator，返回一个函数，
# 所以，原来的now()函数仍然存在，
# 只是现在同名的now变量指向了新的函数，
# 于是调用now()将执行新函数，
# 即在log()函数中返回的wrapper()函数。

# wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw)，
# 因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。
# 在wrapper()函数内，首先打印日志，
# 再紧接着调用原始函数。

# 如果decorator本身需要传入参数，
# 那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，
# 写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：
def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args,**kw):
            print('%s %s():' % (text,func.__name__))
            return func(*args,**kw)
        return wrapper
    return decorator

# 这个3层嵌套的decorator用法如下：
@log('execute')
def now():
    print('2015-3-25')

# 执行结果如下：
now()
# execute now():
# 2015-3-25

# 和两层嵌套的decorator相比，3层嵌套的效果是这样的：
now=log('execute')(now)

# 我们来剖析上面的语句，
# 首先执行log('execute')，返回的是decorator函数，
# 再调用返回的函数，参数是now函数，返回值最终是wrapper函数。

# 以上两种decorator的定义都没有问题，但还差最后一步。
# 因为我们讲了函数也是对象，它有__name__等属性，
# 但你去看经过decorator装饰之后的函数，
# 它们的__name__已经从原来的'now'变成了'wrapper'：
print(now.__name__)
# wrapper

# 因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper'，
# 所以，需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中，
# 否则，有些依赖函数签名的代码执行就会出错。

# 不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码，
# Python内置的functools.wraps就是干这个事的，
# 所以，一个完整的decorator的写法如下：
import functools
def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args,**kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args,**kw)
    return wrapper

# 或者针对带参数的decorator：
import functools
def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args,**kw):
            print('%s %s():' % (text,func.__name__))
            return func(*args,**kw)
        return wrapper
    return decorator

# import functools是导入functools模块。
# 模块的概念稍候讲解。现在，
# 只需记住在定义wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)即可。



# 小结

# 在面向对象（OOP）的设计模式中，
# decorator被称为装饰模式。
# OOP的装饰模式需要通过继承和组合来实现，
# 而Python除了能支持OOP的decorator外，
# 直接从语法层次支持decorator。
# Python的decorator可以用函数实现，也可以用类实现。

# decorator可以增强函数的功能，定义起来虽然有点复杂，
# 但使用起来非常灵活和方便。

# 请编写一个decorator，
# 能在函数调用的前后打印出'begin call'和'end call'的日志。

# 再思考一下能否写出一个@log的decorator，使它既支持：
# @log
# def f():
#     pass

# 又支持:
# @log('execute')
# def f():
#     pass



# 练习

# 请设计一个decorator，它可作用于任何函数上，
# 并打印该函数的执行时间：
# import time,functools
# def metric(fn):
#     print('%s executed in %s ms' % (fn.__name__,10.24))
#     return fn
# # 测试
# @metric
# def fast(x, y):
#     time.sleep(0.0012)
#     return x + y;

# @metric
# def slow(x, y, z):
#     time.sleep(0.1234)
#     return x * y * z;

# f = fast(11, 22)
# s = slow(11, 22, 33)
# if f != 33:
#     print('测试失败!')
# elif s != 7986:
#     print('测试失败!')



import time, functools
def metric(fn):
    @functools.wraps(fn)
    def wrapper(*args,**kw):
        start_time=time.time()
        result=fn(*args,**kw)
        end_time=time.time()
        print('%s executed in %s ms' % (fn.__name__, (end_time-start_time)/1000))
        return result
    return wrapper

# 测试
@metric
def fast(x, y):
    time.sleep(0.0012)
    return x + y;

@metric
def slow(x, y, z):
    time.sleep(0.1234)
    return x * y * z;

f = fast(11, 22)
s = slow(11, 22, 33)
if f != 33:
    print('测试失败!')
elif s != 7986:
    print('测试失败!')



import functools
def log(text):
    if type(text)==str:
        def decorator(f):
            @functools.wraps(f)
            def wrapper(*args,**kw):
                print('%s "%s"' % (f.__name__,text))
                return f(*args,**kw)
            return wrapper
        return decorator
    else:
        f=text
        @functools.wraps(f)
        def wrapper(*args,**kw):
            print('%s' % f.__name__)
            return f(*args,**kw)
        return wrapper

@log
def f():
    print('测试')

f()

@log('execute')
def f():
    print('测试2')

f()